AMAZING RESUME
牛敬业
自然语言处理算法工程师
常怀探索之心,以实干沉淀自身价值
188****9011niu****@***.com北京30男自然语言处理算法工程师在职北京25k-35k •核心修读《计算语言学》、《深度学习》,精通 Transformer 架构及强化学习算法原理。
•主导研发基于检索增强生成(RAG)的智能问答系统,显著提升长文本理解与知识召回准确率。
•荣获研究生国家奖学金,带领团队参加天池大数据竞赛并夺得 NLP 算法赛道 Top 3 名次。
自然语言处理算法工程师医疗NLP知识抽取多任务学习
北京
•- 主导医疗NLP平台核心技术模块开发,设计多任务学习框架处理电子病历结构化与临床知识抽取任务
•构建基于知识增强的序列标注模型,实现ICD编码准确率提升至87%,支撑三甲医院病历质控系统上线
•推动跨部门技术协同,为药品说明书生成系统提供文本生成方案,通过规则引擎与神经网络混合架构解决合规文本创作难题
•建立模型效果评估标准体系,制定涵盖临床术语识别、实体关系验证等维度的量化指标框架
自然语言处理算法工程师知识图谱文本生成模型优化
北京
•- 负责金融科技领域知识图谱动态更新引擎研发,设计增量学习机制实现金融事件三元组实时抽取
•优化长文本生成模型的推理效率,通过参数共享策略将模型压缩率提升至60%,应用于智能研报生成系统
•搭建模型实验管理平台,集成自动化超参调优与A/B测试模块,缩短算法迭代周期40%
•主导跨模态语义对齐研究,将视觉信息融入金融舆情分析模型,使风险预警响应时间缩短至分钟级
•- 针对金融事件引发的网络舆情波动,构建动态情感词典与上下文感知模型,实现情感极性识别准确率85%
•设计基于滑动窗口的事件关联算法,自动捕捉热点话题传播路径与意见领袖影响力变化趋势
•开发可视化分析平台,支持金融机构实时监控品牌舆情健康度,客户预警响应时效提升200%
•- 融合向量数据库与图神经网络技术,实现多跳推理问答能力,复杂问题回答准确率提升35%
•设计查询意图动态路由机制,根据用户提问类型智能切换检索策略与生成模板
•部署边缘计算节点优化响应速度,在移动端场景下将首字节延迟控制在800ms以内
专注自然语言处理领域技术深耕,坚信算法的价值在于解决真实场景问题。具备扎实的语言学基础与工程实现能力,追求模型效率与业务效果的平衡。习惯通过技术博客持续输出实践心得,积极参与开源社区模型优化项目。对跨模态语义理解方向有长期研究兴趣,期待在产业级NLP系统中发挥算法创新潜力。
Hugging Face Transformers 科研论文:
ACL 2023 接收一作论文《动态稀疏注意力机制在长序列建模中的应用》,突破上下文窗口长度限制。
投稿 NAACL 2022《中文代码生成中的语义一致性优化》,核心模块已集成至开源模型仓库并获 Star 1k+。